プラグイン

各ターンでどのスキルが呼び出されたか（モデルが読み込んだもの、/name として入力されたもの、またはなし）を報告し、ローカルのスキルディレクトリを管理します。貼り付けられたリポジトリ、フォルダ、SKILL.md、zip アドレスからインストールし、スキルの meta.yaml に中国語の表示名を設定し、バックアップを保持したままスキルを削除できます。

Claude Codeスタイルの宣言的パーミッションルール:ツール名、引数、ワークスペースパス、エージェントIDにマッチする、tools/pre-executeウォーターフォール上での順序付きallow/deny/ask YAMLルール。完全なセッションログ監査、ドライランモード、ホットリロードに対応。

MCP経由でAIチャットからOriginLab Originの科学プロットを操作します。62のツール。モーダルダイアログ監視、LabTalk安全ゲート、release/reconnect、初期値・固定・重み付きパラメータによるフィッティング、きめ細かなプロットとシート編集、マトリックスツール、FigureSpec宣言型YAML（diff・リプレイ可能）、MCP Resources読み取り専用スナップショット、matplotlib-figureブリッジ、パネルラベル付きPowerPointアセンブリ、Graph Galleryテンプレート検索、EPSエクスポート、ファイルアクセスホワイトリスト、ビジュアル回帰ベースライン、決定論的読み取り検証付きの編集可能なOPJU成果物。

DeepSeek Harness（dsh）用ネイティブ Rapid-MLX プロバイダー — dsh は settings.yaml ではなくサーバーからモデル情報を読み取ります。

エージェントごとのペルソナ、システムプロンプトの各セクション、ツール説明を編集するプリセット作業台。ツールやスキルを選択し、リクエストのコンテキストをプレビューし、JSON/YAML設定をインポート・エクスポートできます。

DSH プラグイン向けの評価 harness: YAML で定義したケースが実際のヘッドレスエージェント実行を駆動し、ツール呼び出し・引数・結果・token 使用量をアサート。CI での回帰検知用のベースラインゲート付き。

DeepSeek Harness向けのWeb小説執筆プリセットです。主エージェントが編集長となり、5つのヘルパーに構成案、執筆、レビュー、設定管理、調査を7段階で委任します。小説全体を構造化されたMarkdown/YAMLのnovel/ディレクトリ（人物カード、伏線状態機械、年表、物語メモリ）で管理し、サイドバーの創作パネルと依存関係のないCLIコマンド6種も備えます。

dsh 向けの特許執筆ゲートキーパー — まず中国の先行技術に対してアイデアをスクリーニングし、その後、五者間のすり合わせインタビュー、8 章構成の明細書ドラフト作成、図面とシミュレーション実行、7 次元レビュー、docx/PDF エクスポートを実行します。スキルはすぐに使えます。検索・エクスポート・実験ツールは同梱の Python MCP サービスから提供され、初期状態では無効です。~/.dsh/patent-services.yaml に一行書けば有効になり、uvx が PyPI から wheel を取得します。

settings.yaml で設定可能なサブエージェント委任の既定モデル。単一モデルと、マルチモデルのラウンドロビンまたはランダム戦略に対応します。

各ターンでどのスキルが呼び出されたか（モデルが読み込んだもの、/name として入力されたもの、またはなし）を報告し、ローカルのスキルディレクトリを管理します。貼り付けたリポジトリ、フォルダー、SKILL.md、または zip アドレスからインストールし、スキル meta.yaml に中国語の表示名を設定し、バックアップを保持したままスキルを削除できます。

settings.yamlでOpenCode Zen無料枠モデルとGo枠モデルを管理 — opencode.aiからライブモデル一覧を取得し、ルートごとに設定済みとライブの差分を報告し、4つのエージェントツールとOpenCode Models設定セクションでエントリを追加または削除します。

ハーネスにすでに設定されているモデルを使って、市場からインストールされたプラグインの中国語コピーを英語に書き換えます — プラグインのインストール時に自動的に行われ、続いてライブリロードされます。各ファイルは全ファイルパスで1回で翻訳され、実在するパーサー（JavaScriptはnode --check、それ以外はJSONおよびYAMLパーサー）で検証され、エラーとともに最大3回の修復試行のためモデルへ戻されます。48 KBを超えるファイルやパースできないファイルは、返された各行を元と構造的に照合する行範囲パスにフォールバックします。トリガーフレーズやロケール表は翻訳せず保持することもでき、未変更の元ファイルは .zh.bak としてファイル脇に保存されます。

設定駆動のライフサイクルフック(コンテキスト注入を含む): event、handler、outcomeをYAMLで宣言します。handlerはin-harnessツール(MCPを含む)、シェルコマンド、HTTPエンドポイントのいずれかであり、outcomeはmodel-visible context、denied tool call、fire-and-forgetのいずれかです。

Claude Code 風の権限ルールエンジン：hard/deny/ask/allow の階層（全アクセスより上位の hard 層）、ワークスペース単位のルール、ワイルドカードによるパス保護、視覚的な段階編集 UI。ルールは settings.yaml に保存されます。

version管理・reviewできるfileでautomation taskを管理。YAML/JSON/JSにschedule、prompt、model、permission、working folderを記述し、saveから1秒以内にDSH Scheduleへ作成/更新/無効化/削除を正確に同期。各taskは独立conversationで実行（runごとにpersistent/freshを選択）。/automationsで手動syncし、fileの誤りを通知。taskが0件でもScheduleを消去しません。

GitHub 公式リモート MCP サーバーを DSH プラグインとして接続します：github_set_token で PAT を DSH の資格情報センター（.credentials.yaml）に保存し、GitHub ツールを mcp__github__* として公開します。

MCP経由でDSHからAItelierパイプラインを実行：39ツール（読み取り22、書き込み17）で多段階SkillFlowパイプラインを生成、実行、検査、編集、エクスポート、インポート。ステップはDSHセッションではなくAItelierで実行され、run_idでポーリングされ、エンジン強制のチェックポイントで停止してanswer_checkpointで応答し、ステップごとのトレースとステップ出力を後に読み取れるよう残します。add_provider / map_model / edit_roleは個々のロールをローカルまたは安価なエンドポイントに向けます。aitelier-pipelinesスキルをバンドル。

公式モデルページ上で各モデルのreasoning-effortレベルと画像入力（マルチモーダル）宣言をインライン編集し、settings.yamlへグループ全体として書き戻す機能です。アンカーが壊れた場合に備えてフローティング入口も用意。

Council of High Intelligence: 歴史的人物 18 名によるシンクタンクを編成し、多視点の構造化討論を実施。ライブ DAG サイドパネル、SQLite 実行履歴、.council.yaml によるプロジェクトごとのデフォルト設定。

DeepSeek Harness から AItelier をサブエージェントとして使用：SkillFlow パイプラインの生成、編集、実行、エクスポート、インポート。クライアントのみで、稼働中の AItelier バックエンド（Docker、README 参照）が必要です。

ワールドモデル研究ツールキット：フレームの検査、3D/ピクセル/潜在ルートの命名、予測とGTのスコアリング、RSIスキル/wm.yaml。

Defines multi-agent team rosters as YAML or JSON files, validates them, bridges each member into dsh-agent-teams member arguments, and verifies the result against the running team.

YAMLまたはJSONでマルチエージェントチームの名簿を定義して検証します。各メンバーをdsh-agent-teamsのmember引数に接続し、実行中のチームに対して結果を検証します。